Thinking Machines Lab командасы, OpenAI-дің бұрынғы техникалық директоры Мира Мурати негізін қалаған, өзінің алғашқы ашық ИИ-моделі — Inkling-ді ресми түрде ұсынды. Бұл жай ғана кезекті нейрожелі емес, ашық модельдер сегментіндегі стандарттарды қайта анықтауға бағытталған амбициялық әрекет, мультимодальдылық пен икемділікке басымдық берілген.
Inkling архитектурасы Mixture of Experts (MoE) принципіне негізделген. Бұл әр сұранысты өңдеу кезінде желінің тек бір бөлігі ғана белсендіріледі дегенді білдіреді, бұл талдау тереңдігін жоғалтпай, инференсті түбегейлі жылдамдатады. Параметрлердің жалпы саны 975 миллиардты құрайды, оның 41 миллиарды белсенді. Контекст терезесі 1 миллион токенге жетеді — бұл модельге ұзақ құжаттар мен күрделі диалогтарды қоса алғанда, үлкен деректер массивтерін өңдеуге мүмкіндік береді. Оқыту 45 триллион токен көлеміндегі деректер жиынтығында нөлден бастап жүргізілді, ол мәтін, суреттер, аудио және бейнені қамтиды.
Inkling-тің негізгі ерекшелігі — бір уақытта бірнеше модальдылықта (мәтін, сурет, аудио) пайымдау қабілеті, дегенмен шығыста әзірге тек мәтіндік жауаптар, соның ішінде код және құрылымдық деректер ғана жасалады. Пайдаланушы жылдамдық пен сапа арасындағы тепе-теңдікті өз бетінше реттей алады, пайымдау деңгейін конфигурациялайды. Бұл модельді не жылдам жауап, не терең талдау қажет болатын тапсырмалар үшін өте қолайлы етеді.
Агенттік тапсырмаларда көшбасшылық, бірақ Қытай алдында осалдық
Inkling агенттік мінез-құлыққа бағытталған бенчмарктарда көрнекті нәтижелер көрсетеді. Model Context Protocol хаттамасын қолдана отырып орындалған тапсырмалардың пайызын өлшейтін MCP Atlas тестінде Inkling 74,1% жинады — бұл ашық модельдер арасындағы басты батыс бәсекелесі Nvidia Nemotron 3 Ultra-дан 30 пунктке жоғары. SWE-Bench Verified (GitHub-тағы автономды қателерді түзету) тестінде нәтиже Nemotron-ның 70,7%-ына қарсы 77,6% құрады. Зиянды сұраныстарды дұрыс өңдеуді бағалайтын FORTRESS Adversarial тестінде модель 78% алды.
Алайда қытайлық аналогтармен салыстырғанда Inkling-тің позициясы сенімді емес. Terminal Bench 2.1 тестінде Inkling 63,8% көрсетті, ал Z.ai GLM 5.2 82,7%-ға, ал Moonshot AI компаниясының жақында шығарылған Kimi K3 моделі 88,3%-ға жетті. Соңғысы PhD деңгейіндегі ғылыми ойлау тестінде де (Humanity's Last Exam) көшбасшы болып табылады.
Thinking Machines Inkling-ті «әмбебап» модель ретінде ұсынады, ол бір тапсырмалардағы өнімділікті басқалардағы артықшылық үшін құрбан етпейді. Басымдық теңшеуге берілген: компания бизнес үшін монолитті шешімнен гөрі нақты тапсырмаға арналған икемді модель маңыздырақ деп санайды. Негізгі нұсқамен бірге жеңілдетілген Inkling-Small (276 млрд параметр, 12 млрд белсенді) ұсынылды, бірақ оның толық салмақтары әлі жарияланған жоқ — модель сынақтан өтуін жалғастыруда.
Менің сараптамалық пікірім: Inkling — бұл ИИ-дің болашағы GPT-5 сияқты жабық алыптарда емес, ашық, теңшелетін жүйелерде екендігі туралы күшті сигнал. Алайда кодтау және ғылыми тапсырмалардағы қытайлық модельдерден алшақтық батыс әзірлеушілерінің қуып жетуі керек екенін көрсетеді. Inkling-тің жетістігі қауымдастықтың оны өз тауашаларына қаншалықты тез бейімдей алатынына байланысты болады.